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一. 预训练模型（PTM）核心概念
1.1 什么是预训练模型？
预训练模型（Pre-trained Model, PTM）是在大规模通用数据上预先训练的模型，通过自监督学习掌握基础语义理解能力，可迁移到下游任务。典型代表：
BERT（双向Transformer）：文本掩码预测GPT（自回归Transformer）：文本生成ViT（Vision Transformer）：图像分类技术价值：
知识蒸馏：从海量数据中提取通用模式迁移潜能：参数携带跨任务可复用知识
二. 迁移学习（Transfer Learning）技术解析
2.1 迁移学习范式
源领域（大数据） → 知识迁移 → 目标领域（小数据）典型场景：
跨任务迁移：BERT用于情感分析/命名实体识别跨模态迁移：CLIP实现图文互搜2.2 与传统学习的对比
三. 为什么需要预训练？
3.1 传统方法的局限
数据依赖：标注成本高（如医学图像标注需专家参与）冷启动难题：小数据集易过拟合知识孤立：每个任务独立建模，无法复用3.2 预训练的核心优势
参数效率：ImageNet预训练的ResNet在CIFAR-10仅需微调1%参数即可达90%+准确率知识泛化：GPT-3通过提示工程（Prompting）实现零样本学习四. 预训练模型的下游任务适配策略
4.1 特征提取器固定（Feature Extraction）
冻结PTM参数，仅训练顶层分类器：
代码示例：BERT固定特征提取from transformers import BertModel, BertTokenizer import torch # 加载预训练模型 model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") # 冻结参数 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 提取特征 inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) features = outputs.last_hidden_state[:, 0, :] # 取[CLS]向量 # 添加分类层 classifier = torch.nn.Linear(768, 2) logits = classifier(features)4.2 微调（Fine-Tuning）
解冻全部或部分参数进行端到端训练：
代码示例：GPT-2微调from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") # 准备训练数据 train_texts = ["AI is changing...", "Machine learning..."] train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) # 微调配置 training_args = TrainingArguments( output_dir=./results, num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, learning_rate=5e-5 ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_encodings ) trainer.train()4.3 参数高效微调（PEFT）
LoRA：低秩矩阵注入Adapter：插入小型适配模块Prefix-Tuning：优化提示向量五. NLP预训练为何滞后于CV？
5.1 历史瓶颈分析
5.2 突破关键
Transformer架构：自注意力机制解决长程依赖无监督目标：MLM（掩码语言建模）实现双向编码大规模语料：Common Crawl等数据集提供万亿级token注：本文代码需安装以下依赖：
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